Note de référence
Six schémas, cinq altitudes, un seul métier
Les visuels qui circulent sur l'ingénierie d'agents mélangent des choses qui ne se situent pas au même endroit : un protocole de communication, une discipline de conception, un motif d'orchestration, une architecture de production, une bibliothèque d'implémentation, une technique de récupération. Cette note les remet chacun à sa place, corrige ce qui a vieilli — et il y en a — et propose, pour chacun, le vocabulaire français correspondant.
00Cadre
Ces schémas ne parlent pas de la même chose
La confusion la plus coûteuse, dans les discussions sur l'IA agentique, consiste à traiter comme concurrents des objets qui vivent à des altitudes différentes. On entend débattre de « MCP ou multi-agents » comme on débattrait de « prise électrique ou plan de maison ».
Les six visuels rassemblés ici forment, sans le dire, un empilement assez propre. Tout en bas, la question de la prise : par quel protocole une pièce du système parle-t-elle à une autre — c'est MCP, c'est A2A. Juste au-dessus, la question de la méthode : que met-on devant le modèle, et selon quelle discipline — l'axe qui va du prompt au contexte puis au harness. Ensuite la question du motif : un seul agent, ou un orchestrateur qui délègue. Puis celle de l'architecture : tout ce qu'il faut ajouter autour pour qu'un système tienne en production et se gouverne. Enfin celle de l'implémentation : le code qui fait réellement tourner la boucle. Et traversant tous ces niveaux, une technique particulière qui mérite son propre traitement, la récupération d'information — le RAG.
Poser cet empilement change la manière de conduire un atelier. On ne choisit pas entre ces niveaux ; on les traverse tous, dans cet ordre, et une décision prise à un niveau contraint ceux du dessus sans jamais les remplacer.
Remettre à sa place
Chaque schéma est rendu à son altitude, et le vocabulaire qu'il porte est défini une fois pour toutes dans le glossaire.
Corriger
Plusieurs de ces visuels décrivent un état du monde révolu. Onze corrections sont recensées en fin de note, avec leurs sources.
Prescrire une pile
Aucun de ces motifs n'est bon en soi. Le choix se dérive du cas d'usage mesuré, jamais de l'élégance du schéma.
01La prise
MCP et A2A : deux prises, deux étages
Le premier schéma oppose deux protocoles comme s'il fallait trancher. Leurs auteurs respectifs disent l'inverse depuis le début : l'un branche un agent sur des outils, l'autre branche des agents entre eux. Ils s'empilent.
MCP, le Model Context Protocol, résout un problème d'intégration très concret. Avant lui, connecter un modèle à un système d'information supposait d'écrire une glu propriétaire par couple modèle-outil : autant de connecteurs que de produits, à refaire à chaque changement de fournisseur. MCP standardise la déclaration : un serveur MCP expose des outils, des ressources et des invites, un client MCP les découvre et les appelle, et le modèle décide seul lequel employer. La décision reste au modèle, l'exécution revient au client — cette séparation est le cœur du protocole et c'est aussi, on le verra en section 05, l'endroit où l'on peut poser un point de contrôle humain.
A2A, l'Agent2Agent Protocol, résout un problème d'un tout autre ordre : faire coopérer des agents qui n'appartiennent pas au même éditeur, ne tournent pas sur la même infrastructure et n'ont aucune raison de partager leur contexte interne. Un agent y publie une carte d'agent décrivant son identité et ses compétences ; un autre lui confie une tâche, objet à cycle de vie propre ; ils échangent des messages et le travail rendu prend la forme d'artefacts. On reconnaît là le vocabulaire d'une frontière contractuelle entre organisations, pas celui d'un appel de fonction.
Ce qui a changé, et que le schéma ne dit pas
Deux évolutions de gouvernance rendent ce visuel factuellement obsolète, et toutes deux comptent pour qui prépare une décision d'architecture.
01MCP n'appartient plus à Anthropic
Le protocole a été donné à la Linux Foundation le 9 décembre 2025, au sein de l'Agentic AI Foundation co-fondée par Anthropic, Block et OpenAI, avec Google, Microsoft, AWS, Cloudflare et Bloomberg parmi les soutiens. Il évolue désormais par un processus public de propositions numérotées, examinées en groupes de travail.
Ce point n'est pas cosmétique pour une direction qui se demande ce qui la protège de l'enfermement chez un éditeur. Un protocole confié à une fondation, adopté par les trois grands fournisseurs de cloud et par les principaux assistants du marché, offre une réversibilité qui ne dépend de la parole de personne.
02Le protocole est devenu sans état
La révision du 28 juillet 2026 supprime la poignée de main d'initialisation, les sessions protocolaires et l'en-tête de session. La version de protocole et les capacités du client voyagent désormais dans les métadonnées de chaque requête, un appel de découverte permet au serveur d'annoncer son identité, et les requêtes qui allaient du serveur vers le client passent par un aller-retour explicite plutôt que par une inversion de flux.
Conséquence pratique : un serveur MCP se déploie et se met à l'échelle comme un service web ordinaire, derrière une passerelle qui route sur des en-têtes HTTP sans lire le corps du message. C'est une bonne nouvelle pour une infrastructure interne que l'on veut simple à exploiter.
03Trois primitives sont dépréciées
La même révision déprécie Roots, Sampling et Logging. Les primitives actives sont désormais les outils, les ressources, les invites et l'élicitation — cette dernière étant le mécanisme par lequel un serveur redemande une information à l'utilisateur en cours de route. Une politique de cycle de vie garantit une fenêtre de dépréciation de douze mois au minimum.
Conséquence pour qui forme des équipes ou reprend un serveur existant : Sampling et Roots ne s'enseignent plus. Les répertoires de travail passent par des paramètres d'outil ou des URI de ressources ; l'appel au modèle passe directement par l'API du fournisseur.
04A2A n'est plus un projet Google, et n'est plus expérimental
Google Cloud a donné A2A à la Linux Foundation. Le protocole est piloté par un comité technique réunissant AWS, Cisco, Google, IBM Research, Microsoft, Salesforce, SAP et ServiceNow. La version 1.0 stable est sortie le 9 avril 2026, avec des cartes d'agent signées cryptographiquement, du multi-tenant d'entreprise et trois liaisons de transport. Plus de cent cinquante organisations le portent, et des usages en production sont déclarés en chaîne d'approvisionnement, en assurance, en services financiers et en exploitation informatique.
Autrement dit, la question « faut-il regarder A2A ? » a changé de nature en avril. Ce n'est plus un sujet de veille, c'est une architecture disponible. Cela ne signifie pas qu'elle s'impose : peu d'organisations ont aujourd'hui un besoin réel de faire coopérer des agents appartenant à des éditeurs différents, et il vaut mieux savoir le dire que de déployer un protocole pour la beauté du schéma.
Ce que cela implique en pratique
La conséquence la plus utile est un déplacement de la question de souveraineté. Elle ne se défend pas en refusant les protocoles du marché, mais en choisissant où tournent les serveurs. Un serveur MCP qui expose la base documentaire d'un industriel peut vivre entièrement dans ses murs : le protocole est public, l'implémentation lui appartient, et le jour où il change de modèle, ses outils ne bougent pas. La réversibilité cesse d'être une clause de contrat pour devenir une propriété vérifiable de l'architecture.
02Le geste
Du prompt au contexte, du contexte au harness
C'est le schéma le plus important des six, parce qu'il décrit un déplacement de la valeur. Ce qui passait pour une écriture d'invite est devenu une discipline d'ingénierie à part entière.
Le premier temps, celui du prompt, revenait à bien formuler une demande. Une invite système, un message d'utilisateur, une réponse. Le savoir-faire tenait dans la tournure. Il s'est très vite épuisé, pour une raison simple : la qualité d'une réponse dépend beaucoup moins de l'élégance de la question que de ce que le modèle a sous les yeux au moment de répondre.
Le deuxième temps, celui du contexte, part de ce constat. Anthropic en a donné la formulation de référence en septembre 2025 : l'ingénierie de contexte consiste à « entretenir l'ensemble optimal de jetons » pendant l'inférence. Le mot qui compte est optimal, pas maximal. La fenêtre de contexte n'est pas un réservoir qu'on remplit, c'est une ressource qui se dégrade : plus on y entasse, moins le modèle rappelle fidèlement ce qui s'y trouve. Le phénomène porte un nom — le context rot, l'usure du contexte — et il retourne l'intuition de tout le monde. La compétence n'est plus d'ajouter, elle est de trier, résumer et jeter.
Le troisième temps est celui du harness, et c'est là que le mot mérite une mise au point. Le harnais, c'est tout ce qui entoure le modèle : les outils qu'on lui donne, la politique de contexte, les points d'interception, le bac à sable, les boucles de retour. Le modèle décide, le harnais encadre. Concevoir un harnais, c'est accepter que la boucle tourne — que l'agent appelle un outil, lise le résultat, décide s'il a terminé, recommence — et que chaque tour de cette boucle soit observable, borné et rattrapable.
Les cinq gestes du harnais
Ce que la littérature publiée recense de plus solide, et qui se transpose tel quel dans un projet.
Compacter
Résumer l'historique avant d'atteindre la limite, en préservant les décisions structurantes et en jetant les sorties redondantes. Technique de base — et Anthropic a nuancé sa portée en mars 2026 : sur les tâches très longues, vider entièrement la fenêtre et repartir d'un agent frais s'est révélé plus efficace que compacter.
Prendre des notes hors contexte
Écrire l'état d'avancement dans un fichier plutôt que dans la conversation. Un agent qui reprend son travail relit ses notes ; il n'a pas besoin de relire tout ce qu'il a dit. C'est aussi ce qui rend le travail auditable par un humain.
Déléguer à des sous-agents
Confier une exploration à un agent dédié, avec son propre contexte, et n'en récupérer qu'un résumé condensé — de l'ordre de mille à deux mille jetons. L'agent principal garde ainsi une fenêtre propre pour la planification.
Dessiner les outils
Un outil doit être autonome, robuste à l'erreur et sans ambiguïté sur son emploi. Deux outils qui se recouvrent créent un point de décision inutile où l'agent hésite — et donc se trompe. La qualité d'un agent se lit dans la qualité de son jeu d'outils.
Récupérer au dernier moment
Plutôt que de précharger tout ce qui pourrait servir, garder des identifiants légers et charger à l'exécution ce dont on a besoin. C'est un déplacement explicite depuis la récupération par plongements en amont vers une navigation outillée de l'information — voir la section 06.
Le mot lui-même
« Harness engineering » est un terme émergent, pas établi, attribué à un praticien indépendant début 2026. Anthropic écrit abondamment sur le harnais et sa conception mais n'emploie pas cette expression. À manier avec prudence : ce n'est pas encore un mot de l'industrie, et l'employer devant une direction suppose de l'expliquer d'abord.
Ce que cela implique en pratique
Ce schéma dit où se trouve réellement la difficulté. Ni dans le modèle, qui est une commodité louée au mois et remplaçable d'un trimestre à l'autre ; ni dans l'invite, qui se copie en trois secondes. Elle est dans le harnais — c'est-à-dire dans la connaissance du travail réel qu'il faut posséder pour décider quoi mettre devant le modèle, quels outils lui donner et à quelles conditions l'arrêter. Cette connaissance, aucun éditeur ne l'a. Elle vit dans l'organisation, le plus souvent sans avoir jamais été écrite, et c'est ce qu'il faut aller chercher avant la première ligne de code.
03Le plan
L'orchestrateur et ses spécialistes
Le troisième schéma présente un coordinateur qui délègue à quatre agents spécialisés. C'est un motif réel, documenté, avec un gain mesuré — et un coût qu'on oublie systématiquement de citer avec.
Le principe est celui de la division du travail. Un agent coordinateur reçoit l'objectif, le décompose, lance en parallèle des agents dont chacun ne voit que sa part — l'un cherche sur le web, l'autre lit les documents, un troisième synthétise, un quatrième met en forme — puis rassemble. L'intérêt n'est pas la vitesse : c'est que chaque spécialiste travaille dans sa propre fenêtre de contexte, ce qui multiplie la matière que le système peut traiter au total sans qu'aucun de ses membres ne sature.
Quand ce motif est le bon, et quand il ne l'est pas
Les recommandations publiées sont précises, et elles sont plus restrictives qu'on ne le croit. Le motif convient aux tâches franchement parallélisables, à celles dont la matière excède ce qu'une seule fenêtre peut contenir, aux recherches larges qui poursuivent plusieurs pistes indépendantes. Il convient mal — et c'est explicite — aux tâches où tous les agents ont besoin du même contexte, ou dont les parties sont fortement interdépendantes. La plupart du travail de développement logiciel est nommément citée comme un mauvais candidat.
La critique la plus argumentée vient de Cognition, en juin 2025 : dès lors qu'une action porte une décision implicite, deux agents qui travaillent en parallèle sans se voir prennent des décisions incompatibles, et le rassemblage produit un livrable incohérent. Leur conclusion est de partager le contexte et la trace complète, donc de préférer un agent linéaire. Ce n'est pas une position marginale ; c'est la contradiction sérieuse à connaître.
Et Anthropic a elle-même déplacé son argumentaire. En mars 2026, la justification du multi-agents n'est plus le parallélisme mais la séparation des rôles : un agent planifie, un autre produit, un troisième évalue — parce qu'un agent qui juge son propre travail le surévalue systématiquement. Le multi-agents devient un dispositif contre le biais d'auto-évaluation avant d'être un dispositif de débit.
C'est la lecture la plus solide, et la plus transposable. Séparer celui qui produit de celui qui vérifie est une règle d'atelier avant d'être une règle d'architecture ; elle se comprend sans détour dès qu'on connaît la différence entre un opérateur et un contrôleur qualité.
04La maison
Neuf couches, dont quatre qu'on oublie toujours
Le quatrième schéma est le plus austère et le plus utile. Il ne montre pas comment un agent fonctionne, il montre tout ce qu'il faut construire autour pour qu'un agent tienne en production — et c'est cette liste-là qui sépare une démonstration d'un système.
Cinq couches vont de soi dès qu'on a bâti un prototype : les interfaces par lesquelles on parle au système, le plan d'orchestration qui décompose et route, la couche des agents proprement dits, les outils qui les relient au monde, la mémoire qui leur donne une histoire. Personne ne les oublie, parce que sans elles rien ne s'exécute.
Les quatre autres sont celles qu'on découvre à la première panne. L'observabilité : sans traces de bout en bout, un système d'agents est une boîte noire dont on ne peut pas dire ce qui s'est passé. La fiabilité : détection d'erreur, reprise, agents de repli, disjoncteur, et l'intervention humaine dans la boucle. La gouvernance : qui a le droit d'appeler quoi, quelles données sortent du périmètre, quelles traces d'audit sont conservées. L'infrastructure : passerelle de modèles, gestion des secrets, files d'attente, stockage, déploiement.
Comment s'en servir
Ce schéma est une grille de diagnostic déguisée. Passer un projet couche par couche fait apparaître très vite ce qui manque, et la conversation devient concrète : personne ne sait dire ce qu'a coûté l'agent le mois dernier, personne ne sait qui l'a autorisé à écrire dans le CRM, personne ne sait ce qu'il a fait mardi entre onze heures et midi. Ces trois phrases valent mieux qu'un long discours sur la gouvernance.
Elle donne aussi deux règles qui ne coûtent presque rien à poser au début d'un projet et très cher à rattraper ensuite : rien n'entre en production sans mesure préalable, et l'architecture livrée doit rester gouvernable sans celui qui l'a construite. Les couches d'observabilité et de gouvernance sont ces deux règles, exprimées en langage d'architecte — du sérieux d'ingénieur plutôt que de la prudence morale.
05Le moteur
La boucle, et l'endroit exact où l'humain garde la main
Le cinquième schéma descend au niveau du code. Il dit une chose que tout le reste de cette note présuppose : le modèle choisit l'action, le programme qui l'héberge décide si elle a lieu. Cette séparation n'est pas une précaution ajoutée après coup, c'est l'architecture même de la boucle.
Le déroulement est simple. On envoie au modèle l'état de la conversation ; il répond soit par du texte, soit par une demande d'appel d'outil. S'il n'y a pas d'appel, la boucle se termine et le résultat est rendu. S'il y a un appel, il ne part pas directement à l'exécution : il traverse une série de points d'interception que l'application contrôle. Un premier valide ou refuse la demande avant même qu'elle existe. Un deuxième soumet l'appel à une politique de permission — autoriser, refuser, demander. L'outil s'exécute alors, et un troisième point observe le résultat, l'audite, déclenche ce qu'il faut déclencher. Le résultat retourne au modèle, qui décide de la suite. Un aller-retour d'outil équivaut à un tour de boucle.
Ces points d'interception ont un nom — les hooks — et une propriété remarquable : ils vivent hors de la fenêtre de contexte. Le modèle ne les voit pas, ne peut pas les négocier, ne consomme aucun jeton pour eux. C'est, techniquement, l'endroit le plus solide où poser une règle que l'agent ne contournera pas.
Les garde-fous, et leur contrepartie
Deux familles de réglages encadrent la boucle. D'un côté ce qui la borne : un nombre maximal de tours, un plafond de dépense estimée, un périmètre d'outils réduit au strict nécessaire, une politique de permission, un identifiant de session qui permet de reprendre où l'on s'était arrêté. De l'autre ce qui explique pourquoi elle s'est arrêtée : succès, plafond de tours atteint, plafond de dépense atteint, erreur d'exécution, échecs répétés de validation de sortie. Un système d'agents sérieux distingue ces cinq fins ; un système bricolé rend « ça n'a pas marché ».
Le plafond de dépense mérite une mise en garde que la documentation donne elle-même : la vérification du budget a lieu après chaque appel au modèle, si bien que le coût final peut légèrement dépasser la valeur demandée. C'est le genre de détail qu'il vaut mieux avoir lu avant de le découvrir sur une facture.
| Sur le schéma | État | Le nom réel |
|---|---|---|
MAX_BUDGET_USD | casse fausse | Le concept existe. L'option s'écrit max_budget_usd, en minuscules, dans les options de l'agent. |
ERROR_MAX_BUDGET | nom faux | La valeur réelle est error_max_budget_usd, portée par le sous-type du message de résultat. |
OUTPUT_RETRIES | inexistant | Aucune option de ce nom. L'identifiant voisin attesté concerne les échecs de validation de sortie structurée ; il n'apparaît pas dans la documentation de référence, seulement dans un ticket public. |
| « Claude Code SDK » | nom périmé | Claude Agent SDK. Le nom « Claude Code » est explicitement interdit dans le branding d'un produit tiers. |
Autre point à connaître avant d'arrêter une architecture : ce SDK n'existe qu'en Python et en TypeScript. Pour piloter la même boucle depuis un autre langage, on lance l'exécutable en sous-processus. Et les points d'interception ne sont pas identiques d'un langage à l'autre — plusieurs n'existent qu'en TypeScript.
Ce que cela implique en pratique
C'est le schéma qui transforme un principe en dispositif. « L'humain garde le dernier mot » cesse d'être une déclaration d'intention pour devenir une ligne de configuration : vérifiable, située hors du contexte du modèle, et que l'agent ne peut pas négocier. À la question de savoir ce qui empêche un agent d'écrire tout seul dans un ERP, la réponse n'est plus un engagement mais trois artefacts qu'on peut ouvrir et lire — une politique de permission, un journal d'audit, un plafond de dépense.
06La récupération
Le RAG, et ce qui l'a déplacé sans le remplacer
Le sixième visuel aligne douze notions de récupération augmentée. Elles sont toutes justes et toujours utiles. Ce qu'il ne dit pas, c'est qu'aucune n'est plus le premier réflexe : depuis 2026, la question se pose autrement.
Rappelons le problème d'origine. Un modèle ne connaît pas les documents d'une entreprise. Pour qu'il en parle sans inventer, il faut aller chercher les bons extraits et les lui mettre sous les yeux au moment de répondre. Le RAG est la mécanique de cette recherche : on découpe les documents, on transforme chaque morceau en une suite de nombres qui encode son sens, on les indexe, et à chaque question on récupère les morceaux dont le sens est le plus proche.
Ce que 2026 a changé
Trois déplacements, tous documentés, tous contre-intuitifs par rapport à ce que ces douze cartes suggèrent.
L'hybride devient le défaut
La recommandation de production en 2026 n'est plus le vectoriel seul mais la combinaison d'une recherche par mots-clés classique et d'une recherche par sens, dont les deux classements sont fusionnés. Le vectoriel pur reste raisonnable en dessous de quelques milliers de morceaux.
Le réordonnancement s'est dégonflé
Les gains massifs souvent cités datent de septembre 2024. Des travaux de 2026 sur des jeux de référence montrent qu'aucun réordonnanceur neuronal ne dépasse significativement une bonne recherche par mots-clés. À traiter comme une option à mesurer, pas comme un acquis.
Le long contexte n'a rien remplacé
Les fenêtres à un million de jetons n'ont pas tué la récupération, pour quatre raisons tenaces : le coût, la latence, la fraîcheur — un contexte rechargé en bloc est vite périmé — et le fait qu'une information enfouie au milieu reste difficile à extraire même quand elle tient dans la fenêtre.
Le déplacement le plus profond est ailleurs, et il rejoint la section 02. Anthropic assume un passage de la récupération par plongements calculée en amont vers une récupération au dernier moment : plutôt que d'indexer tout un corpus par avance, on donne à l'agent des outils pour naviguer l'information — lister, ouvrir, chercher, suivre une référence — et il découvre progressivement ce dont il a besoin, comme le ferait une personne. C'est ce qu'on appelle la recherche agentique, et elle change la nature du chantier : moins d'infrastructure d'indexation, plus de conception d'outils.
Un repère de dimensionnement utile en atelier : en dessous d'environ deux cents mille jetons — soit à peu près cinq cents pages — mettre toute la base de connaissance dans l'invite est viable, et la mise en cache réduit la latence de plus de moitié et le coût dans des proportions considérables. Au-delà, la récupération redevient nécessaire.
Ce que cela implique en pratique
Devant une base documentaire, le premier réflexe ne devrait plus être « on monte un index vectoriel » mais une question de volume et d'usage : combien de pages, à quelle fraîcheur, pour combien de requêtes par jour, et l'agent a-t-il besoin de tout voir ou seulement de savoir où chercher ? Pour beaucoup de PME et d'ETI industrielles, la réponse honnête tient dans un dossier bien rangé, une recherche par mots-clés correcte et quelques outils de navigation — pas dans une base vectorielle. C'est moins impressionnant, et considérablement plus solide dans le temps.
07Grille de lecture
Où chacun de ces niveaux tombe dans un projet
Rien de tout cela n'a de valeur tant que ce n'est pas raccordé à la conduite d'un projet réel. Voici la correspondance, telle que nous l'employons en mission — extraire le savoir, le structurer en architecture, l'embarquer dans les équipes.
| Niveau | Temps du projet | Ce que ça donne concrètement en mission |
|---|---|---|
| Protocole MCP, A2A | Embarquer | Décide où tournent les serveurs, donc où vit la souveraineté. C'est la garantie de réversibilité la plus solide qu'on puisse donner à une direction, parce qu'elle repose sur un standard confié à une fondation plutôt que sur un engagement contractuel. |
| Méthode harnais | Structurer | Le cœur du travail de conception. Décider ce qui entre devant le modèle exige de savoir comment le travail se fait réellement — ce que l'atelier d'extraction va chercher, et que personne n'a jamais écrit. |
| Motif orchestration | Structurer | Se dérive du cas d'usage mesuré, jamais de l'élégance du schéma. Séparer celui qui produit de celui qui vérifie est la version machine du point de contrôle par palier. |
| Architecture neuf couches | Structurer, puis embarquer | Grille de diagnostic. Les couches d'observabilité et de gouvernance portent les deux règles qui décident de la suite — rien en production sans mesure, et une architecture gouvernable sans son constructeur. |
| Implémentation boucle, hooks | Embarquer | Rend le dernier mot humain vérifiable au lieu de promis. Une politique de permission, un journal, un plafond : trois artefacts qu'on peut montrer. |
| Récupération RAG et suites | Extraire | Question de dimensionnement avant d'être une question de technologie. Le bon réflexe est de compter les pages avant de dessiner un index. |
Une note sur le vocabulaire
Ces mots décrivent une architecture, pas un actif. Une architecture est agentique ; un savoir-faire d'entreprise ne l'est jamais — il reste ce que l'organisation possède, la technique n'étant que ce qu'on y ajoute. La distinction paraît byzantine ; elle évite pourtant l'erreur la plus fréquente de ces projets, qui consiste à confondre l'outil avec la valeur qu'il sert.
Sur les anglicismes, notre règle est simple : on traduit quand une traduction existe et tient — récupération, plongement, découpage, point d'interception — et on garde l'anglais quand le terme désigne un objet nommé, comme MCP ou A2A. Le harnais est le cas limite : le mot français est clair, l'expression anglaise n'est pas encore un terme de l'industrie, et le plus honnête devant un public non technique est de dire « tout ce qu'on construit autour du modèle ».
Reste le mot le plus utilisé et le moins défini de tous. Agent n'a aucune définition partagée : il désigne selon l'interlocuteur une boucle outillée, un assistant spécialisé, un service autonome ou un simple appel scripté. En réunion comme en cahier des charges, mieux vaut décrire ce que la chose fait — elle lit, elle propose, elle attend une validation — que de laisser le mot faire le travail à sa place.
08Glossaire
Le vocabulaire, une fois pour toutes
Terme français retenu, équivalent anglais entre parenthèses pour reconnaître le mot dans la littérature. Filtrez sur un mot, en français ou en anglais.
- Agentagent
- Un modèle placé dans une boucle, doté d'outils et d'un objectif, qui décide lui-même de ses étapes. Le mot n'a aucune définition partagée dans l'industrie : préférez décrire ce que la chose fait.
- Agentiqueagentic
- Qualifie une architecture, une méthode ou un système fondé sur des agents. Chez nous, l'adjectif décrit toujours la technique, jamais l'actif du client.
- A2AAgent2Agent Protocol
- Protocole de communication entre agents appartenant à des organisations ou des éditeurs différents. Porté par la Linux Foundation, version 1.0 stable depuis avril 2026.
- Ancragegrounding
- Rattacher chaque affirmation d'une réponse à une source citable. Condition d'auditabilité — et souvent la seule chose qui distingue un livrable défendable d'un texte plausible.
- Bac à sablesandbox
- Environnement d'exécution cloisonné dans lequel un outil tourne sans pouvoir toucher au reste du système.
- Base vectoriellevector database
- Index qui range des plongements pour retrouver les plus proches très vite. Utile au-delà de quelques milliers de morceaux ; souvent surdimensionné en dessous.
- Biais d'auto-évaluationself-preferential bias
- Tendance mesurée d'un agent à surévaluer son propre travail. Justifie de séparer celui qui produit de celui qui juge.
- Boucle d'agentagent loop
- Le cycle décider, appeler un outil, lire le résultat, recommencer, jusqu'à une condition d'arrêt. Un aller-retour d'outil vaut un tour.
- Carte d'agentAgent Card
- Document A2A par lequel un agent publie son identité, ses compétences, ses points d'accès et ses exigences de sécurité. Signable cryptographiquement depuis la version 1.0.
- Compactioncompaction
- Résumer l'historique d'une conversation avant de saturer la fenêtre, en gardant les décisions et en jetant le redondant.
- Découpagechunking
- Tailler les documents en morceaux avant de les indexer. Le choix de la coupe détermine la qualité de tout ce qui suit.
- Dérivedata drift
- Écart croissant entre les documents réels et l'index qui les représente. Sans réindexation, le système répond juste sur des données fausses.
- Élicitationelicitation
- Primitive MCP par laquelle un serveur redemande une information à l'utilisateur en cours d'exécution, au lieu d'échouer ou de deviner.
- Évaluationeval
- Jeu de cas de référence qui mesure si un agent fait bien ce qu'on attend. Sans évaluation, une amélioration n'est qu'une impression.
- Fenêtre de contextecontext window
- Ce que le modèle peut lire d'un seul coup. Ressource finie qui se dégrade quand on la remplit — voir usure du contexte.
- Garde-fouguardrail
- Toute borne posée sur la boucle : nombre maximal de tours, plafond de dépense, périmètre d'outils, politique de permission.
- Graphe de connaissanceknowledge graph
- Représentation explicite des entités et de leurs liens. Gagne sur les questions à plusieurs sauts, coûte cher à construire et à tenir à jour.
- Harnaisharness
- Tout ce qu'on construit autour du modèle : outils, politique de contexte, points d'interception, bac à sable, boucles de retour. L'expression « harness engineering » est émergente, pas établie.
- Hôte, client, serveurhost, client, server
- Les trois rôles MCP. L'hôte abrite le modèle, le client exécute les appels, le serveur expose les outils et les ressources.
- Humain dans la bouclehuman in the loop
- Point où une personne autorise, corrige ou refuse avant qu'une action ait lieu. Techniquement : une politique de permission, hors du contexte du modèle.
- Ingénierie de contextecontext engineering
- Entretenir l'ensemble optimal — et non maximal — de ce que le modèle a sous les yeux pendant l'inférence. Trier, résumer, jeter.
- Inviteprompt
- Le texte adressé au modèle. Longtemps confondu avec le métier ; désormais un composant parmi d'autres du harnais.
- Jetontoken
- Unité de découpage du texte par le modèle, et unité de facturation. Compter les jetons est la première discipline économique d'un projet d'agents.
- MCPModel Context Protocol
- Protocole standard par lequel un agent atteint des outils, des ressources et des invites. Donné à la Linux Foundation en décembre 2025 ; révision sans état depuis juillet 2026.
- Mémoire longue duréelong-term memory
- Ce qu'un agent conserve hors de sa fenêtre de contexte : notes de travail, décisions, état d'avancement. Ce qui lui permet de reprendre là où il s'était arrêté.
- Orchestrateurorchestrator
- Agent qui décompose un objectif, délègue à des spécialistes et rassemble. Il ne touche pas aux outils lui-même.
- Plongementembedding
- Représentation d'un texte sous forme de nombres encodant son sens, de sorte que deux idées proches se retrouvent voisines dans l'espace.
- Point d'interceptionhook
- Fonction déclenchée par un moment du cycle de vie — avant l'exécution d'un outil, après, à l'arrêt, avant une compaction. Vit hors de la fenêtre de contexte : le modèle ne peut ni la voir ni la négocier.
- Politique de permissionpermission policy
- Règle qui décide, pour chaque appel d'outil, entre autoriser, refuser et demander. L'endroit exact où se pose le dernier mot humain.
- RAGretrieval-augmented generation
- Aller chercher les bons extraits dans un corpus et les placer devant le modèle avant qu'il réponde. Toujours utile, plus jamais automatique.
- Recherche agentiqueagentic search
- Laisser l'agent naviguer l'information avec des outils — lister, ouvrir, chercher, suivre une référence — plutôt que lui servir des extraits préindexés.
- Recherche hybridehybrid search
- Croiser recherche par mots-clés et recherche par sens, puis fusionner les deux classements. Réglage par défaut recommandé en 2026.
- Récupération au dernier momentjust-in-time retrieval
- Garder des identifiants légers et charger le contenu à l'exécution, au lieu de tout précharger « au cas où ».
- Remise à zéro du contextecontext reset
- Vider entièrement la fenêtre et repartir d'un agent frais, en s'appuyant sur des notes externes. S'est révélé plus efficace que la compaction sur les tâches très longues.
- Réordonnancementre-ranking
- Reclasser les extraits récupérés par pertinence réelle avec un second modèle. Gain à mesurer plutôt qu'à supposer.
- Ressource, outil, inviteresource, tool, prompt
- Trois des quatre primitives MCP actives, avec l'élicitation. Une ressource se lit, un outil s'exécute, une invite se réutilise.
- Sous-agentsubagent
- Agent spécialisé lancé par un autre, avec son propre contexte, qui ne rend qu'un résumé condensé. Sert autant à paralléliser qu'à protéger la fenêtre de l'agent principal.
- TâcheTask
- En A2A, unité de travail à état et à cycle de vie propres, confiée d'un agent à un autre et rendue sous forme d'artefacts.
- Tour de boucleturn
- Un aller-retour complet d'outil. C'est l'unité sur laquelle se règle le plafond de tours d'un agent.
- Usure du contextecontext rot
- Dégradation du rappel d'un modèle à mesure que sa fenêtre se remplit. La raison pour laquelle « tout mettre dedans » ne marche pas.
09Corrections
Ce qui est faux ou périmé dans ces visuels
Recensement des écarts entre ce que montrent les six schémas et ce qui est vérifiable au 18 août 2026. À relire avant de reprendre l'un de ces visuels dans un support.
| Croyance courante | État | Ce qui est exact |
|---|---|---|
| MCP est un protocole Anthropic | périmé | Donné à la Linux Foundation le 9 décembre 2025, au sein de l'Agentic AI Foundation co-fondée par Anthropic, Block et OpenAI. |
| Les primitives MCP incluent Sampling et Roots | périmé | Roots, Sampling et Logging sont dépréciés depuis la révision du 28 juillet 2026. Actives : outils, ressources, invites, élicitation. |
| MCP est un protocole à sessions, avec poignée de main | périmé | Le protocole est devenu sans état. Plus d'initialisation, plus d'en-tête de session ; les requêtes du serveur vers le client passent par un aller-retour explicite. |
| Les tâches sont une primitive du cœur de MCP | faux | Les tâches ont quitté le cœur du protocole pour devenir une extension officielle. |
| A2A est un projet Google, encore expérimental | périmé | Linux Foundation, comité technique multi-éditeurs, version 1.0 stable depuis le 9 avril 2026, plus de cent cinquante organisations, usages en production déclarés. |
| « Harness engineering » est un terme formalisé par Anthropic | faux | Terme émergent attribué à un praticien indépendant. Anthropic écrit sur le harnais et sa conception, sans employer cette expression. |
| La compaction est la solution au contexte long | nuancé | Anthropic rapporte en mars 2026 que la remise à zéro complète de la fenêtre bat la compaction sur les tâches longues. |
| Le multi-agents est meilleur en général | faux | Mauvais candidat quand le contexte doit être partagé ou les parties interdépendantes ; la plupart du travail de développement est nommément cité comme tel. Coût : environ quinze fois plus de jetons. |
| Le SDK s'appelle Claude Code SDK et existe en plusieurs langages | faux | Claude Agent SDK, en Python et TypeScript uniquement. Trois identifiants du schéma sont erronés — détail en section 05. |
| Le RAG vectoriel dense est la référence | périmé | La recommandation de production 2026 est l'hybride mots-clés plus sens, avec fusion des classements. |
| Le long contexte a remplacé la récupération | faux | Coût, latence, fraîcheur et difficulté d'extraction au milieu du contexte maintiennent la récupération pertinente. |
Quatre points sur lesquels aucune source primaire n'a pu être établie, et sur lesquels nous ne nous prononçons donc pas : le nombre de serveurs MCP publics en août 2026, le rattachement d'A2A à l'Agentic AI Foundation spécifiquement, toute position d'Anthropic sur les graphes de connaissance, et la confirmation documentaire de l'identifiant d'échec de validation de sortie structurée.
10Sources
Sources primaires
Vérifiées le 18 août 2026. Les affirmations datées de cette note s'appuient sur ces documents ; les chiffres de performance sont donnés avec leur date et leur périmètre, jamais seuls.
- Model Context Protocol — annonce de la révision 2026-07-28 et journal des changements.
- Anthropic — donation de MCP et création de l'Agentic AI Foundation, 9 décembre 2025.
- Model Context Protocol — feuille de route 2026, 9 mars 2026.
- A2A Protocol — présentation et gouvernance et spécification.
- Linux Foundation — bilan de la première année d'A2A et version 1.0, avril 2026.
- Google — donation d'A2A à la Linux Foundation.
- Anthropic — Effective context engineering for AI agents, 29 septembre 2025.
- Anthropic — Effective harnesses for long-running agents, 26 novembre 2025.
- Anthropic — Harness design for long-running application development, 24 mars 2026.
- Anthropic — How we built our multi-agent research system, 13 juin 2025.
- Cognition — Don't Build Multi-Agents, 12 juin 2025.
- Claude Agent SDK — présentation, référence Python, points d'interception.
- Anthropic — Contextual Retrieval, septembre 2024 — source des chiffres de récupération souvent cités sans leur date.
Note de référence publiée par uniy. Elle fixe un cadre de lecture et un vocabulaire ; elle ne constitue pas un avis juridique, fiscal ou technique, et ne préconise aucune pile technologique. Les schémas ont été redessinés à partir de visuels en circulation dont les sources primaires ont été vérifiées indépendamment ; les corrections recensées en section 09 relèvent de cette vérification et non des visuels d'origine. Les états de l'art évoluent vite : cette note porte une date de vérification et doit être revue avant tout usage au-delà de quelques mois.